使用圖靈測試作為預選賽，人工智能(AI)被定義為一種軟件解決方案，可以與人為領域的專家相提并論。當IBM的Watson系統與前Jeopardy冠軍一起玩Jeopardy時，世界上很多地方都看到了AI的第一個真實例子。現在，深度學習使解決方案能夠與醫生相媲美地解釋MRI圖像，并與人類駕駛員相媲美地操作公共汽車(例如，拉斯維加斯自動駕駛班車)。

機器學習(ML)是AI的基本基礎，它由用于構建AI解決方案的算法和數據集組成。為了創建可以通過圖靈測試的真實AI系統，ML子集必須通過新數據集和算法的不斷開發而不斷得到改進。盡管ML工具箱中已有許多種不同的算法，但數十年來，由于具有大量標注的數據，深度學習和神經網絡算法才在性能上取得了重大飛躍，直到最近(大約2014年)用于培訓和低成本計算和存儲的設備。

由于計算，存儲和分布式計算基礎架構的快速改進，機器學習已發展成為更復雜的結構化模型，例如深度學習(DL)，生成對抗網絡(GAN)和強化學習(RL)–全部使用神經網絡。監督神經網絡是一種算法，可以在經過標記數據訓練后，根據圖像或模式識別來區分和做出判斷。神經網絡的概念已經存在了40多年了，但是在2014年左右，深度學習和神經網絡開始擾亂不同的細分市場，使我們更接近通過圖靈測試。得益于今天的數據收集功能和大量的數據，神經網絡是成功執行ML的驅動趨勢之一。

深度學習是指一組基于人工神經網絡的ML模型，該模型模仿神經元和人腦神經網絡的工作機制。流行的神經網絡模型有兩種：卷積神經網絡(CNN)模型和遞歸神經網絡(RNN)模型，該模型廣泛用于與圖像相關的各種應用中，例如自動駕駛，機器人，圖像搜索等。它可以為大多數基于自然語言處理(NLP)的文本或語音應用程序提供支持，例如聊天機器人，虛擬家庭和辦公室助手以及同聲傳譯器。

生成對抗網絡(GAN)是一種ML技術，由兩個深度神經網絡在零和游戲框架中相互競爭組成。GAN通常以無人監督的方式運行;因此，它可以幫助減少深度學習模型對標記訓練數據量的依賴性。

NLP是另一個推動機器學習進步的算法趨勢，特別是在虛擬家庭和辦公室助手領域。與神經網絡類似，NLP是基于算法的基于語音和單詞的識別。隨著越來越多的AI公司采用這些趨勢并在其ML基礎之上執行，它們將會成功。